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摘要：近年来，中国经济的增长必定程度带来文档数据与信息量的增长，中国政府、企业对经济活动中产生的文档进行电子化存储、数据提取、分析挖掘拥有巨大需要。2020年中国智能文字识别服务市场规模为30亿元，2023年市场规模约为89.8亿元，增长率远超全世界市场总增速。
1、定义及归类
智能文字识别指的是相比传统简单文字识别，智能文字识别技术融合智能图像处理、光学字符识别、深度学习、自然语言处理等技术，可在多语言、多版式、曲面、褶皱、背景干扰等繁杂场景下进行文字信息的识别分析与理解，能够得到较高的识别性能并具备认知与理解能力。
智能文字识别（OCR）一般能够按照其功能和应用行业进行归类。智能文字识别按应用行业可以分为印刷体文字识别、手写文字识别、混合文字识别；按技术能够分为光学字符识别、深度学习文本识别、传统特征提取文本识别；按输出结果能够分为文本检测、文本识别；按安排环境能够分为离线文字识别、在线文字识别；按语言和脚本能够分为拉丁字母文字识别、非拉丁字母文字识别。
2、行业政策
1、主管分部及监管体制
智能文字识别行业属于软件和信息技术服务业，行业的行政主管分部重点是工信部以及各行政区划设立的通信管理局。智能文字识别行业触及商场大数据业务，因此呢关联企业需受征信行业主管分部中国人民银行监管。行业的内部管理公司是中国软件行业协会，软件制品登记的业务主管分部是工信部，软件著作权登记的业务主管分部是国家版权局中国版权守护中心。
2、关联政策
智能文字识别行业属于软件和信息技术服务业，详细到AI及大数据软件行业，软件和信息技术服务业既是国家战略性新兴产业的重要构成部分，亦是关系百姓经济和社会发展全局的先导性产业，拥有技术更新快、应用行业广、渗透能力强等明显特点，对经济社会发展发挥重要支撑和引领功效。“十三五”以来，围绕制造强国和网络强国建设目的，中国经过发布实施一系列的政策、法律法规为软件产业实现快速发展创造了良好的环境。
3、发展历程
文字识别OCR发展历程OCR技术自20世纪70年代诞生败兴，经历了初期周期、发展周期、数字化时代三个发展周期，行业经历了从初期的基本技术探索到现代深度学习办法的演进，从单一语言的识别到多语言多样性的支持，持续推动着OCR技术的发展和应用。
4、行业壁垒
1、技术与人才壁垒
智能文字识别行业具备技术密集的特点，智能文字识别技术触及OCR、NLP、图像处理、深度学习等尖端技术的融合，需要底层算法构建、模型训练、测试和安排等多个技术环节的协同。
全世界人工智能的技术和制品呈现日新月异的发展态势，例如怎样在资源受限的移动端设备上设计兼顾性能和效率的轻量OCR模型，怎样经过语义及知识的深度挖掘提高OCR性能，均是行业的科研热点与难点。同期，市场需要亦在持续变化，促进智能文字识别厂商按照下游客户的区别需要，研发标准化程度区别、形态区别的制品，提高识别的准确率、速度、稳定性，才可够在激烈的市场竞争中立于不败之地。智能文字识别技术在实质应用场景上的商场化落地，需要长期的技术累积与连续的开发投入，亦需要海量的优秀开发人员进行底层算法与应用模型的科研，新进入此行业的科技机构的技术追赶难度很强，同期亦难以在短期内培养出尖端的开发人才团队。
2、客户资源壁垒
智能文字识别行业按营销模式能够分为C端业务与B端业务，而智能文字识别B端服务区别细分市场的竞争格局有所差异，B端业务可分为B端基本技术服务、B端标准化服务、B端场景化处理方法三种形态，技术的附加值、服务的繁杂程度依次升高。
针对B端服务细分市场，智能文字识别行业的头部企业经过多元化的B端制品线布局，在多个下游行业树立了多家标杆企业客户，其落地案例一般会形成很强行业影响，影响此行业内众多企业的供应商选取。另一，大型企业客户一般针对场景化处理方法需要更高，此类项目落地周期相对较长，更换成本较高。因此呢针对新厂商而言，形成较高客户资源壁垒。
针对C端APP细分市场，先行进入市场的智能文字识别APP，利用先发优良，已累积海量用户，形成为了品牌效应。用户在制品内累积越来越多个人文档资产，迁移成本较高，使制品持有较高用户粘性，这对本行业的新进企业形成为了较高的用户壁垒，同期已树立的品牌效应亦进一步加强用户壁垒。
3、营销能力壁垒
因为区别行业客户针对智能文字识别技术的需要与应用场景区别，智能文字识别服务供给商针对各行业场景的深度理解、开发出可在行业场景中落地的应用制品是其能否在本行业安身的关键原因之一。如为保险行业客户开发出智能核保、理赔流程的智能文字识别处理方法；为政府客户开发出智能证件审核的智能文字识别处理方法；为物流业客户开发出运单信息自动录入的智能文字识别处理方法。
因此呢，一家成功的智能文字识别企业不仅需要尖端开发人才，亦同期需要可链接行业客户需要和内部开发团队的营销团队，营销团队对客户所在行业的真实业务场景、业务规律、产业链上下游等有充分的理解，以客户的痛点、需要为核心，充分调动机构内部如开发、实施、售后服务等各类资源，以实现行业处理方法的落地。而行业的深度理解需要依靠海量案例的经验累积，这对本行业的新进企业形成为了较高的营销能力壁垒。
4、数据资源壁垒
融合了深度学习、NLP等人工智能技术的智能文字识别，其算法的设计和优化需要由海量的高质量场景数据驱动，需要在各行业各类大数据应用场景累积的海量数据对智能文字识别算法模型进行训练。因此相比市场新进厂商而言，进入智能文字识别行业较久、落地案例更为丰富的厂商在各类场景、各类行业数据的累积上优良显著，其智能文字识别算法模型更为成熟，识别准确率、识别速度亦更为出色。这对本行业的新进企业形成为了较高的数据壁垒。
5、产业链
1、行业产业链分析
智能文字识别行业的产业链上游触及到图像采集、图像预处理、特征提取、识别算法、语言模型等多个关键技术和环节，这些技术一起构成为了OCR系统的基本，为文字识别供给了坚实的技术支持。智能文字识别行业位置于产业链中游，重点表率企业有百度云、腾讯云、阿里云、Google Cloud、ABBYY、合合信息等。
智能文字识别行业的产业链下游触及到各样应用场景和制品服务，包含应用软件研发、文档管理和数字化服务、电子商务和金融服务、智能设备和物联网应用、人工智能应用开发等方面，这些应用场景和制品服务为OCR技术的商场化应用供给了广阔的空间和机遇。
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发表于 2024-7-31 11:43:01
